Elasticsearch 索引性能攻坚：电商搜索等场景的典型难点及应对方案

难点描述

随着数据不断写入索引，索引规模逐渐增大，搜索和写入性能会受到影响。比如在电商平台的商品搜索场景中，商品数据持续增加，包含商品名称、描述、属性等多字段，用户搜索请求多样复杂。一方面，写入新数据时可能出现延迟，影响商品及时上架展示；另一方面，用户搜索时响应时间变长，体验变差。

解决方法

1. 合理设计索引结构：根据业务需求和查询模式，精心规划索引字段。例如，对于商品搜索，将常用搜索字段（如商品名称、品牌）设置为单独字段并建立合适分词器；对一些非关键但占用空间大的描述字段，可考虑不纳入索引或采用压缩存储方式。
2. 优化分词器：选择恰当的分词器对文本数据进行分词处理。比如处理中文文本，使用 ik 分词器比默认分词器效果更好，能更精准分词，提高搜索准确性和效率。
3. 控制索引分片数量：分片是将索引分散到不同节点存储和处理的机制。但分片过多会增加管理开销和查询时的合并成本。根据数据量和集群规模，合理估算分片数量，一般原则是单个分片大小控制在几十 GB 到几百 GB。例如，预估商品数据总量为 1TB，集群有 10 个节点，可尝试设置 20 - 30 个分片。
4. 定期进行索引维护：执行索引优化操作，如合并小的分片，减少段的数量，提高查询性能。还可根据业务数